(57)【要約】      （修正有）【課題】テキスト文書中の位置表現情報の物理的位置を特定し、適正化する。【解決手段】位置表現特定装置１０は、テキスト文書２００から複数の位置表現情報を抽出する位置表現抽出部１０５と、複数の位置表現情報の物理的位置（位置座標）と各物理的位置に対する重みとを記憶する位置情報テーブル１１０と、前記位置情報テーブル１１０に記憶された物理的位置と重みとに基づき、各位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定する物理位置特定部１１５と、各位置表現情報の前記テキスト文書内のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定するテキスト位置特定部１２０と、前記物理位置グループと前記テキスト位置グループとを比較することにより、前記物理位置グループを適正化する主題位置判定部１２５とを有する。【選択図】図１
2010079812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたテキスト文書から複数の位置表現情報を抽出する位置表現抽出部と、
複数の位置表現情報の物理的位置と前記物理的位置に対する重みとを位置表現情報毎に記憶する位置情報テーブルと、
前記位置情報テーブルに位置表現情報毎に記憶された物理的位置と重みとに基づき、前記位置表現抽出部により抽出された複数の位置表現情報のうち、各位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定する物理位置特定部と、
前記位置表現抽出部により抽出された複数の位置表現情報のうち、前記テキスト文書内の各位置表現情報のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定するテキスト位置特定部と、
前記特定された物理位置グループと前記特定されテキスト位置グループとを比較することにより、前記物理位置グループを適正化する主題位置判定部と、を備える位置表現特定装置。
【請求項２】
前記位置情報テーブルは、前記位置表現情報毎に記憶された物理的位置の個数に応じて前記物理的位置の重みを変化させて記憶する請求項１に記載された位置表現特定装置。
【請求項３】
前記位置情報テーブルは、前記位置表現情報毎に記憶された物理的位置の個数が多いほど前記物理的位置の重みを小さくして記憶する請求項２に記載された位置表現特定装置。
【請求項４】
前記物理位置特定部は、隣接する２点の位置表現情報の物理的位置を前記物理的位置の重みで加重平均することにより１つの代表点位置を特定する処理を繰り返すことによって、特定された代表点位置を用いて前記物理位置グループを特定する請求項１〜３のいずれかに記載された位置表現特定装置。
【請求項５】
前記物理位置特定部は、前記複数の位置表現情報の物理的位置及び前記代表点位置のうち、隣接する２点の位置が所定の物理的距離以上離れた場合、離れた２点の物理的位置又は前記代表点位置から異なる物理位置グループを特定する請求項４に記載された位置表現特定装置。
【請求項６】
前記所定の物理的距離は、前記代表点位置を特定する繰り返し処理にて前記代表点にまとめられる前の２点間の物理的距離の平均値、最小値又は最大値のいずれかに応じて設定される請求項５に記載された位置表現特定装置。
【請求項７】
前記テキスト位置特定部は、隣接する２点の位置表現情報のテキスト文書上の位置が所定のテキスト距離以上離れた場合、離れた２点の位置表現情報のテキスト文書上の位置から異なるテキスト位置グループを特定する請求項１〜６のいずれかに記載された位置表現特定装置。
【請求項８】
前記所定のテキスト距離は、前記テキスト文書全体の文字数に対する隣接する２点の位置表現情報間に存在する文字数の比率に基づき定められる請求項７に記載された位置表現特定装置。
【請求項９】
入力されたテキスト文書から複数の位置表現情報を抽出するステップと、
複数の位置表現情報の物理的位置と前記物理的位置に対する重みとを位置表現情報毎に位置情報テーブルに記憶するステップと、
前記位置情報テーブルに位置表現情報毎に記憶された物理的位置と重みとに基づき、前記抽出された複数の位置表現情報のうち、各位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定するステップと、
前記抽出された複数の位置表現情報のうち、前記テキスト文書内の各位置表現情報のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定するステップと、
前記特定され物理位置グループと前記特定されテキスト位置グループとを比較することにより、前記物理位置グループを適正化するステップと、を含む位置表現特定方法。
【請求項１０】
入力されたテキスト文書から複数の位置表現情報を抽出する処理と、
複数の位置表現情報の物理的位置と前記物理的位置に対する重みとを位置表現情報毎に位置情報テーブルに記憶する処理と、
前記位置情報テーブルに位置表現情報毎に記憶された物理的位置と重みとに基づき、前記抽出された複数の位置表現情報のうち、各位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定する処理と、
前記抽出された複数の位置表現情報のうち、前記テキスト文書内の各位置表現情報のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定する処理と、
前記特定され物理位置グループと前記特定されテキスト位置グループとを比較することにより、前記物理位置グループを適正化する処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキスト文書に含まれる複数の位置表現情報の物理的位置を適正化する位置表現特定装置、位置表現特定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理において、テキスト文書から位置表現情報を抽出し、抽出された位置表現情報を、例えば、緯度、経度等の物理的な位置情報に変換して各種サービスとして利用することは、既に広く行われている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１には、テキスト文書から抽出された複数の位置表現情報のうち、大きく外れた位置表現情報を排除し、概ね話題の位置をすべて含む地図を表示する技術が提案されている。
【０００３】
【特許文献１】特許第３３０７８４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１には、コンテンツ内のテキスト文書の構成を考慮してある位置を特定する機能は開示されておらず、あくまでもそのテキスト文書に含まれる位置表現情報を概ねすべて含むエリアを特定して応答するという技術のみが開示されている。つまり、特許文献１は、このテキスト文書には、このような位置表現情報が含まれているという一覧地図を表示する目的には好適であるが、このテキスト文書内の位置表現情報のテキスト位置により、このテキスト文書は概ねこの場所についての話題を提供しているのではないかと予測して、テキスト文書内の複数の位置表現情報からテキスト文書内の主題（話題）に関連する位置表現情報を絞り込む機能は提供されていなかった。
【０００５】
例えば、「清水寺」のように、同じ名前のスポットが地図上、複数個所に存在する場合、特許文献１では、テキスト文書の構成から、どの「清水寺」を主題に合致した清水寺として残してよいかを予測する技術は提案されていなかった。そのため、この技術では、地理的に複数個所に存在する同名の地名をすべてテキスト文書内の位置表現情報として表示してしまうという課題を有していた。
【０００６】
上記課題を解消するために、本発明は、テキスト文書中の位置表現情報について物理的位置（地理的位置）及び文書内のテキスト位置（テキスト文書上の出現位置）に基づき、テキスト文書中の位置表現情報の物理的位置を適正化する位置表現特定装置、位置表現特定方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様によれば、入力されたテキスト文書から複数の位置表現情報を抽出する位置表現抽出部と、複数の位置表現情報の物理的位置と前記物理的位置に対する重みとを位置表現情報毎に記憶する位置情報テーブルと、前記位置情報テーブルに位置表現情報毎に記憶された物理的位置と重みとに基づき、前記位置表現抽出部により抽出された複数の位置表現情報のうち、各位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定する物理位置特定部と、前記位置表現抽出部により抽出された複数の位置表現情報のうち、前記テキスト文書内の各位置表現情報のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定するテキスト位置特定部と、前記特定され物理位置グループと前記特定されテキスト位置グループとを比較することにより、前記物理位置グループを適正化する主題位置判定部と、を有する位置表現特定装置が提案される。
【０００８】
かかる構成によれば、テキスト文書に含まれる複数の位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じて物理位置グループが特定される。また、テキスト文書に含まれる複数の位置表現情報のテキスト位置（テキスト文書内の出現位置）に基づき、各位置表現情報間のテキスト上の間隔の遠近に応じてテキスト位置グループが特定される。そして、特定された物理位置グループ及びテキスト位置グループを比較することにより、前記物理位置グループが適正化される。
【０００９】
たとえば、テキスト文書内に複数の位置表現情報が含まれ、いずれかの位置表現情報は地図上、複数の位置（複数の物理的位置）有している場合を考える。この場合、テキスト文書内で距離が近い単語は一般的に関連性が高いという観点に着目して、同じテキスト位置グループに属する位置表現情報群と同じ物理位置グループに属する位置表現情報群とを比較する。比較の結果、テキスト位置グループに属する位置表現情報群から互いに関連性が高くテキスト文書内の主題に合致すると予測される物理的位置を絞り込む。つまり、テキスト位置グループに示された位置表現情報同士の関連性に基づき、複数の物理位置グループに含まれる同名の位置表現情報に対して、テキスト文書の主題に合致しないと判断される（関連性が弱いと判断される）物理的位置の位置表現情報を削除する。これにより、物理位置グループの適正化を図ることができる。
【００１０】
前記位置情報テーブルは、前記位置表現情報毎に記憶された物理的位置の個数に応じて前記物理的位置の重みを変化させて記憶してもよい。
【００１１】
前記位置情報テーブルは、前記位置表現情報毎に記憶された物理的位置の個数が多いほど前記物理的位置の重みを小さくして記憶してもよい。
【００１２】
前記物理位置特定部は、隣接する２点の位置表現情報の物理的位置を前記物理的位置の重みで加重平均することにより１つの代表点位置を特定する処理を繰り返すことによって、特定された代表点位置を用いて前記物理位置グループを特定してもよい。
【００１３】
前記物理位置特定部は、前記複数の位置表現情報の物理的位置及び前記代表点位置のうち、隣接する２点の位置が所定の物理的距離以上離れた場合、離れた２点の物理的位置又は前記代表点位置から異なる物理位置グループを特定してもよい。
【００１４】
前記所定の物理的距離は、前記代表点位置を特定する繰り返し処理にて前記代表点にまとめられる前の２点間の物理的距離の平均値、最小値又は最大値のいずれかに応じて設定されてもよい。
【００１５】
前記テキスト位置特定部は、隣接する２点の位置表現情報のテキスト文書上の位置が所定のテキスト距離以上離れた場合、離れた２点の位置表現情報のテキスト文書上の位置から異なるテキスト位置グループを特定してもよい。
【００１６】
前記所定のテキスト距離は、前記テキスト文書全体の文字数に対する隣接する２点の位置表現情報間に存在する文字数の比率に基づき定められてもよい。
【００１７】
また、上記課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、入力されたテキスト文書から複数の位置表現情報を抽出するステップと、複数の位置表現情報の物理的位置と前記物理的位置に対する重みとを位置表現情報毎に位置情報テーブルに記憶するステップと、前記位置情報テーブルに位置表現情報毎に記憶された物理的位置と重みとに基づき、前記抽出された複数の位置表現情報のうち、各位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定するステップと、前記抽出された複数の位置表現情報のうち、前記テキスト文書内の各位置表現情報のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定するステップと、前記物理位置グループと前記テキスト位置グループとを比較することにより、前記物理位置グループを適正化するステップと、を含む位置表現特定方法が提供される。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、入力されたテキスト文書から複数の位置表現情報を抽出する処理と、複数の位置表現情報の物理的位置と前記物理的位置に対する重みとを位置表現情報毎に位置情報テーブルに記憶する処理と、前記位置情報テーブルに位置表現情報毎に記憶された物理的位置と重みとに基づき、前記抽出された複数の位置表現情報のうち、各位置表現情報の物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定する処理と、前記抽出された複数の位置表現情報のうち、前記テキスト文書内の各位置表現情報のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定する処理と、前記物理位置グループと前記テキスト位置グループとを比較することにより、前記物理位置グループを適正化する処理と、をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、テキスト文書中の位置表現情報について物理的位置（地理的位置）及び文書内のテキスト位置（テキスト文書上の出現位置）に基づき、テキスト文書に含まれる位置表現情報の物理的位置を適正化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照しながら、発明を実施するための最良の形態（以下実施の形態とする）について、位置表現特定装置の機能構成、位置表現特定装置の動作の順に説明する。但し、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【００２１】
［位置表現特定装置の機能構成］
まず、本発明の一実施形態に係る位置表現特定装置について、図１に示した位置表現特定装置の機能構成図を参照しながら説明する。位置表現特定装置１０は、例えば、図示しないユーザ端末に、インターネット等のネットワークを介して接続されている。位置表現特定装置１０は、ユーザ端末から送信されたテキスト文書２００を入力し、テキスト文書内に含まれる複数の位置表現情報の中から、各位置表現情報の物理的位置及び文書内のテキスト位置に基づき、複数の物理的位置（地理的位置）を有する同一名称の位置表現情報について、テキスト文書の主題に関連した物理的位置を予測し他の物理的位置を排除することにより、位置表現情報の適正化を図る。適正化された位置表現情報は、代表位置表現情報リスト３００として出力される。
【００２２】
ここで、テキスト文書の主題とは、テキスト文書中で話題となっていると予測されるテーマ、若しくはテキスト文書の中心となっていると予測されるテーマをいう。本実施形態では、テキスト文書内の主題の予測は、テキスト文書内で距離が近い単語は一般的に関連性が高いという観点に着目して行われる。実際には、テキスト文書内の複数の位置表現情報は、テキスト文書内の位置表現情報の出現位置と隣接する位置表現情報のテキスト間隔（すなわち、テキスト上の距離）とに基づき、１又は２以上のテキスト位置グループにグループ化される。そして、各グループ内の位置表現情報群は密接に関連すると予測される。これが、テキスト位置グループに基づきテキスト文書内の主題を予測するという意味である。その具体的特定方法については後述する。
【００２３】
なお、位置表現特定装置１０は、クライアント・サーバ型のサーバ機器の一機能として実現されてもよく、ピアツーピア（Ｐｅｅｒ  ｔｏ  Ｐｅｅｒ）型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用機器の一機能として実現されてもよい。また、位置表現特定装置１０は、ネットワークに接続されていなくてもよい。位置表現特定装置１０の一例としては、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、携帯電話等の電子機器が挙げられる。
【００２４】
位置表現特定装置１０は、位置表現抽出部１０５、位置情報テーブル１１０、物理位置特定部１１５、テキスト位置特定部１２０及び主題位置判定部１２５を有する。位置表現抽出部１０５は、入力されたテキスト文書２００から複数の位置表現情報を抽出する。例えば、位置表現抽出部１０５は、入力されたテキスト文書２００からスポット名、住所などの場所を表す位置表現情報を抽出する。この結果、たとえば、図３に例示したテキスト文書２００から図４にて下線で示した複数の位置表現情報が抽出される。
【００２５】
位置情報テーブル１１０は、複数の位置表現情報の物理的位置とその物理的位置の重みとを位置表現情報毎に記憶する。具体的には、位置情報テーブル１１０は、図２に示すように、位置表現情報毎のＩＤ１１０ａと、住所、スポット、地域などの位置表現情報１１０ｂと、緯度、経度などの位置座標１１０ｃと、重み１１０ｄ（正の値）を少なくとも格納している記憶領域である。位置情報テーブル１１０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶デバイスを含むハードウェア資源で実現される。
【００２６】
ここで、各位置表現情報に与えられている重みは、その位置表現情報に対して、一意に場所が特定できる度合いを示している。例えば、位置表現情報１１０ｂが「京都駅」の場合、位置座標１１０ｃは（１３３．０，３５．０）、重み１１０ｄは「１．００」の最大値を取る。この場合、位置表現情報「京都駅」に対しては、位置座標１１０ｃ（１３３．０，３５．０）から一つの場所が物理的に特定され、「京都駅」という位置表現から、他の位置座標が導かれることはない。一方、位置表現情報１１０ｂが「清水寺」の場合、位置座標１１０ｃは（１３３．５，３６．０）、（１２４．６，３３．６）、（１２０．０，３０．０）の三つが存在し、重み１１０ｄは「０．１１」と小さい値を取る。よって、位置表現情報「清水寺」については、三つの上記位置座標から地球上に三つ「清水寺」と名付けられた場所が特定できることが示されている。よって、位置表現情報「清水寺」は、単独で出現した場合に、例えば位置座標１１０ｃ（１３３．５，３６．０）に一意に特定することができない。
【００２７】
このように重みの値は、例えば位置表現情報から一意に場所を決定できる場合は、１．０の値が与えられ、一つの位置表現情報が、Ｎ箇所に存在する場合は、例えば１／Ｎ２のような、Ｎの増加に対して小さくなる値が設定される。なお、位置座標１１０ｃは、位置表現情報１１０ｂの物理的（地理的）位置を特定するデータの一例である。また、位置表現情報１１０ｂと位置座標（緯度、経度）１１０ｃの対応及びその数値は、実在の値ではなく、処理をわかりやすく説明するために仮に付与した数値である。
【００２８】
物理位置特定部１１５は、位置情報テーブル１１０に記憶された位置座標１１０ｃと重み１１０ｄとに基づき、位置表現抽出部１０５により抽出された複数の位置表現情報１１０ｂから物理的な距離の遠近に応じた物理位置グループを特定する。すなわち、物理位置特定部１１５は、まず、位置表現抽出部１０５により抽出された各位置表現情報の、地球上の位置（物理的（地理的）位置、例えば緯度、経度）を、位置情報テーブル１１０を用いて算出する。次に、物理位置特定部１１５は、算出した物理的位置が近い位置表現情報同士を物理位置グループにまとめる。物理位置グループのまとめ方については後述する。また、物理位置グループの一例が図７に示されている。
【００２９】
テキスト位置特定部１２０は、位置表現抽出部１０５により抽出された複数の位置表現情報１１０ｂのテキスト文書上の位置から、テキスト文書内のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定する。すなわち、テキスト位置特定部１２０は、まず、位置表現抽出部１０５により抽出された各位置表現情報１１０ｂのテキスト文書上のテキスト位置を特定する。位置表現情報１１０ｂのテキスト文書上の位置は、その位置表現情報１１０ｂがテキスト文書の先頭から何文字目に出現するかを示している。本実施形態では、テキスト文書の文字には、各段落の先頭やその他の文書中に設けられたスペースや、句読点も含まれる。なお、文書中のスペースや句読点はテキスト文書の文字に含まれないようにしてもよい。
【００３０】
例えば、図４に示したように、「京都駅」等の複数の位置表現情報１１０ｂに対して、図５に示したテキスト文書上のテキスト位置を抽出する。テキスト位置特定部１２０は、一行２０文字のテキスト文書２００に対して、例えば、位置表現情報「京都駅」がテキスト文書の先頭から２４文字目に出現し、位置表現情報「清水寺」がテキスト文書の先頭から３２文字目に出現することを算出する。すなわち、テキスト位置特定部１２０は、位置表現情報「京都駅」のテキスト文書上のテキスト位置を「２４」と特定し、位置表現情報「清水寺」のテキスト文書上のテキスト位置を「３２」と特定する。
【００３１】
次に、テキスト位置特定部１２０は、求められた各位置表現情報のテキスト文書上のテキスト位置から、テキスト文書内のテキスト間隔の遠近に応じたテキスト位置グループを特定する。具体的には、テキスト位置特定部１２０は、隣り合う位置表現情報間に存在する位置表現情報以外の文字数を算出し、算出された位置表現情報間の文字数のテキスト文書全体の文字数に対する比率を算出する。算出結果を図６に示す。たとえば、位置表現情報「京都駅」と位置表現情報「清水寺」との間に存在する位置表現情報以外の文字数は「５」（図５参照）、テキスト文書全体の文字数は「１８０」（＝２０文字×９行）であるから、隣接する位置表現情報のテキスト間隔のテキスト文書全体に対する比率は「２．８％（＝５／１８０）」となる。このようにして、すべての位置表現情報について、隣接する位置表現情報間のテキスト間隔とそのテキスト間隔のテキスト文書全体に対する比率を求める。
【００３２】
次に、テキスト位置特定部１２０は、予め設定された閾値に基づいて、一定距離以上離れた２つの位置表現情報を別グループと特定して、テキスト文書上の位置表現情報のテキスト位置の遠近によりテキスト位置グループを生成する。図６では、予め設定された閾値を２０％とすることにより、閾値を超えるテキスト位置上の距離を有する二つの位置表現情報「京都美術館」と「兵庫駅」との間でテキスト位置グループを分ける。この結果、複数の位置表現情報１１０ｂは、テキスト位置グループ１とテキスト位置グループ２とに分けられる。
【００３３】
主題位置判定部１２５は、物理位置グループとテキスト位置グループとを比較することにより、テキスト文書２００の主題に応じて物理位置グループを適正化する。すなわち、主題位置判定部１２５は、物理位置特定部１１５により特定された（緯度、経度としての）位置表現情報１１０ｂの物理的位置と、テキスト位置特定部１２０により特定された位置表現情報１１０ｂのテキスト位置を比較して、複数の物理位置グループに所属する同一名称の位置表現情報がいずれの物理位置グループに含められるのが適正かを判定する。例えば、物理位置特定部１１５により特定された図７の物理位置グループＡ，Ｂ，Ｃに対して、主題位置判定部１２５は、図６のテキスト位置グループ１，２と比較する。この結果、主題位置判定部１２５は、物理位置グループＡ，Ｂ，Ｃのいずれにも含まれる、同一の名称の異なる場所を示した位置表現情報「清水寺」を物理位置グループＡに属する位置表現情報と関連が深いと判定する。この結果、図７の物理位置グループＢ，Ｃに属する位置表現情報「清水寺」は削除され、物理位置グループＡ，Ｂ，Ｃは、図８に示したように、テキスト文書の内容に最も合致していると予測される物理位置グループＦＡ，ＦＢの２つに適正化される。
【００３４】
なお、以上に説明した位置表現抽出部１０５、物理位置特定部１１５、テキスト位置特定部１２０及び主題位置判定部１２５は、専用の制御デバイスあるいは、プログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）と、そのプロセッサで実行するプログラムとデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶デバイスを含むハードウェア資源で実現される。
【００３５】
また、ここで説明した本実施形態に係る位置表現特定装置の構成は、機能別に説明したものであり、実現するハードウェアの物理構成が上記機能毎に明確に分離され、独立に用意される必要はない。例えば位置表現情報特定部１１５のプログラムを格納するＨＤＤは、位置情報テーブル１１０のＨＤＤと共通のものであってもよく、さらには他の機能を実現する装置の一部を利用してもよい。また、本実施形態に係る位置表現特定装置を構成する部分の一部はネットワークで接続された他の場所に配置されていてもよい。
【００３６】
［位置表現特定装置の動作］
次に、本実施形態に係る位置表現特定装置１０の動作について、図１〜図３，図５〜図１１を参照しながら、図９に示した位置特定処理のフローチャートに従って説明する。位置特定処理はステップＳ９００から開始され、ステップＳ９０５にて、位置表現抽出部１０５は、テキスト文書２００から複数の位置表現情報１１０ｂを抽出する。位置表現情報１１０ｂの抽出には、前述したように、図２の位置情報テーブル１１０が利用される。すなわち、位置表現抽出部１０５は、テキスト文書２００の内部に位置情報テーブル１１０に記憶された位置表現情報１１０ｂが含まれているかどうかを、文字列のパターンマッチング等の手段を適用して抽出する。ここでは、位置情報テーブル１１０の位置表現情報１１０ｂに対して、最長一致をパターンマッチングのルールとして文字列が抽出される。その結果、図３のテキスト文書２００が入力された場合、ステップＳ９０５の処理結果として、図４に下線で示した複数の位置表現情報１１０ｂが抽出される。
【００３７】
次に、ステップＳ９１０に進み、物理位置特定部１１５は、ステップＳ９０５にて抽出された位置表現情報１１０ｂを、対応する地球上の座標（緯度、経度）に変換する。これにより、各位置表現情報１１０ｂの物理的位置が特定されたことになる。例えば、図４に示される位置表現情報「京都駅」については、緯度、経度（１３３．０，３５．０）を物理的位置として対応させる。また、図４に示される位置表現情報「清水寺」については、緯度、経度（１３３．５，３６．０），（１２４．６，３３．６），（１２０．０，３０．０）の３つの座標を物理的位置として対応させる。以上のようにして、位置表現情報毎に求められた物理的位置を対応づけて平面上にプロットすると図７のようになる。これによれば、位置表現情報「清水寺」が異なる３か所の物理的位置に現れていることがわかる。
【００３８】
次に、ステップＳ９１５に進み、物理位置特定部１１５は、図１０に示したように、プロットされた各位置表現情報１１０ｂに対して、物理的位置の遠近に基づき物理位置グループをまとめる。具体的には、抽出されたすべての位置表現情報の２点間の距離を算出し、最も短い距離のペアを一つのグループ（物理位置グループＡ）にまとめ、その間の点を物理位置グループＡの代表点とする。ここで、代表点の座標は、各点が持つ重みを考慮して加重平均で決定する。
【００３９】
つまり、位置表現情報の点ａ（Ｘａ，Ｙａ）とｂ（Ｘｂ，Ｙｂ）の重みがそれぞれ、Ｗａ，Ｗｂとすると、代表点ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ）は、次の式で算出できる。
（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（（Ｘａ×Ｗａ＋Ｘｂ×Ｗｂ）／（Ｗａ＋Ｗｂ），（Ｙａ×Ｗａ＋Ｙｂ×Ｗｂ）／（Ｗａ＋Ｗｂ））
【００４０】
ここで、各位置表現情報に与えられている重みは、前述したように、その位置表現情報に対して、一意に場所が特定できる度合いを示している。例えば位置表現情報から一意に場所を決定できる場合は、１．０が与えられ、一つの位置表現情報が、Ｎ箇所に存在する場合は、例えば１／Ｎ２のような、Ｎの増加に対して小さくなる値が設定されている（図２参照）。また、代表点ｃの重みは、次式であらわされる算出元の２点の重みの平均値とする。
Ｗｃ＝（Ｗａ＋Ｗｂ）／２
【００４１】
さらに代表点ｃは、まとめあげた近隣の位置表現情報の２点間の物理的距離を、まとめあげの閾値Ｌｃとして保持する。例えば、以下の式で算出できる。
Ｌｃ＝√（（Ｘｂ−Ｘａ）２＋（Ｙｂ−Ｙａ）２）
ただし、代表点になる前の各点のまとめあげの閾値Ｌｃはあらかじめ適当な正の値を設定しておく。
【００４２】
次に、物理位置グループＡに含まれる２点の位置表現情報の代わりに、その代表点を使って、すべての２点間の距離を再算出し、最も短い距離のペアを一つのグループ（物理位置グループＢ）にまとめ、前出の算出方法でその間の点を算出し、物理位置グループＢの代表点とする。このとき、先の代表点ｃとまとまった場合、物理位置グループＢだけが残る。逆に、先の代表点ｃとは異なる位置表現情報の点とまとまった場合は、物理位置グループＡと物理位置グループＢの２つのグループが生成される。
【００４３】
ここで、代表点との距離を算出して既存のグループにまとめる際、そのグループの代表点のまとめあげの閾値Ｌｃの定数倍以上離れている場合は、最も短い距離のペアになったとしても、その点をグループにまとめず、一つの点からなるグループとして扱うこととする。また、２つの点をまとめあげる際、まとめあげの閾値Ｌｃは、それぞれの点が持つ値の小さい方を利用する。
【００４４】
なお、上記まとめあげ処理において、グループが持つまとめあげの閾値は、位置表現情報又は代表点位置の２点間の距離（物理的位置）だけでなく、それまで順次まとめあげてきた２点間の距離の平均値や、最小値、最大値にしてもよい。最小値にすると、最後に残るグループの数が多くなり、最大値にすると少なくなる。また、まとめあげの閾値との比較において定数倍する定数の値は、あらかじめ適当な値を設定しておいてもよいし、グループに属する点の数に応じて動的に変わるようにしてもよい。
【００４５】
以上のまとめあげ処理を繰り返した結果、２点間の距離が最小となるペアができても、まとめあげることが出来なくなった場合は、単独で存在する位置表現情報の点を各々構成要素とするグループとしてステップＳ９２０に処理を移す。
【００４６】
ステップＳ９２０にて、主題位置判定部１２５は、ステップＳ９０５にて抽出された同じ位置表現情報がステップＳ９１５にて特定された複数の物理位置グループに含まれるかを判定する。同じ位置表現情報が複数の物理位置グループに含まれていない場合には、ステップＳ９４０に進む。ステップＳ９４０の処理については後述する。
【００４７】
一方、同じ位置表現情報が複数の物理位置グループに含まれる場合、ステップＳ９２５に進む。テキスト位置特定部１２０は、位置表現抽出部１０５により抽出された同一名称で異なる複数の地理的位置を有する位置表現情報が複数の物理位置グループに出現することを回避するため、テキスト文書上の出現位置の算出を行う。出現位置は、前述したように、その位置表現情報１１０ｂがテキスト文書の先頭から何文字目に出現するかを示していて、テキスト文書の文字には、各段落の先頭やその他の文書中に設けられたスペースや句読点も含まれる。図４に下線にて示された位置表現情報に対して、抽出されたそれぞれの位置表現情報の出現位置を図５に示す。
【００４８】
次に、ステップＳ９３０に進んで、テキスト位置特定部１２０は、テキスト文書中にて隣接する位置表現情報間に存在する位置表現情報以外の文字数（テキスト上の距離、テキスト間隔）を算出し、算出されたテキスト間隔のテキスト文書全体の文字数に対する比率を算出する。たとえば、テキスト位置特定部１２０は、「京都駅」と「清水寺」との間のテキスト間隔「５」の、テキスト文書全体の文字数「１８０」に対する比率を「２．８％」と算出する。テキスト位置特定部１２０は、算出された比率に対して、図６の算出結果に示したように、予め設定される閾値に基づいて、所定距離以上離れる二つの位置表現情報を特定し、テキスト文書中のテキスト位置に基づくグループ（テキスト位置グループ）を生成する。図６の例では、予め設定する閾値を２０％とすることにより、テキスト位置特定部１２０は、算出された比率が閾値以上となっている位置表現情報「京都美術館」と「兵庫駅」との間を分離させてグループ化する。この結果、位置表現情報は、テキスト位置グループ１の位置表現情報群「京都駅」、「清水寺」、「京都美術館」と、テキスト位置グループ２の位置表現情報群「兵庫駅」、「須磨海岸」とに分けられる。
【００４９】
本実施形態では、テキスト文書内で距離が近い単語は一般的に関連性が高いという観点に着目して、同じテキスト位置グループに属する位置表現情報群はテキスト文書の主題に応じて密接に関連すると予想する。したがって、同じグループの「京都駅」と「清水寺」と「京都美術館」とはそれぞれ密接に関係し、他の同じグループの「兵庫駅」と「須磨海岸」とはそれぞれ密接に関係するが、異なるグループのたとえば「京都駅」と「兵庫駅」とは密接に関係しないと予測する。
【００５０】
次に、ステップＳ９３５に進んで、主題位置判定部１２５は、物理位置グループＡ，Ｂ，Ｃとテキスト位置グループ１，２とを比較する。主題位置判定部１２５は、比較結果と前述したテキスト位置グループ１に属する「京都駅」と「清水寺」と「京都美術館」との強い関連性とに基づき、「京都駅」及び「京都美術館」と同じ物理位置グループＡに属している位置表現情報「清水寺」を残し、それ以外の物理位置グループＢ、Ｃに属する位置表現情報「清水寺」を各物理位置グループＢ、Ｃから削除する。
【００５１】
なお、テキスト位置グループから強い関連性を有すると予測される位置表現情報が別々のグループに存在する場合には、複数のグループ候補が残ることになる。このようにして、主題位置判定部１２５は、物理位置グループ内の構成を修正し、適正化する。その結果を図８に示す。テキスト位置グループの構成から予測されるテキスト文書の主題に応じて、物理位置グループＡ，Ｂ，Ｃが、適正化された物理位置グループＦＡ、ＦＢに再構築されていることがわかる。
【００５２】
次に、ステップＳ９４０に進んで、主題位置判定部１２５は、入力されたテキスト文書２００に対する位置特定処理結果として、適正化された物理位置グループＦＡ、ＦＢとそれを構成する位置表現情報及びその緯度、経度をユーザ端末に応答する。たとえば、図３に示したテキスト文書２００に対しては、図１１に示した処理結果を代表位置表現情報リスト３００として返す。ただし、この処理結果のフォーマットは一例であり、異なるフォーマットを利用してもよい。また、グループの代表点が持つ重みが最も大きいグループだけを応答してもよい。
【００５３】
なお、本実施形態では、位置情報テーブル１１０に予め重みが記録されている場合について説明したが、ステップＳ９０５にて位置表現情報を抽出する際に、文書内に出現する頻度などを考慮して、その都度重みを算出するようにしてもよい。
【００５４】
また、本実施形態では、ステップＳ９２５にて、位置表現情報のテキスト位置を算出しているが、ステップＳ９０５にて位置表現情報を抽出する際、同時にテキスト位置と位置表現情報間のテキスト間隔を算出しておけば、本ステップＳ９２５をスキップすることが可能である。
【００５５】
以上に説明した実施形態に係る位置表現特定装置１０によれば、テキスト文書内に複数の位置表現情報が含まれる場合において、同名の地理的位置（物理的位置）を複数箇所有する位置表現情報が存在する場合であっても、その位置表現情報の出現位置及び隣接する位置表現情報同士のテキスト上の距離の遠近に基づき、テキスト文書内でテキスト間隔が近い単語は一般的に関連性が高いという観点に着目してテキスト文書の主題を予測することができる。そして、予測された主題に応じて複数箇所の物理的位置を有する位置表現情報のうちから文書の内容に合致した物理的位置を特定し、これによって、複数箇所の物理的位置を有する位置表現情報から特定の物理位置の位置表現情報のみを絞り込むことができる。つまり、テキスト文書の主題に合致しないと予測される物理的位置の位置表現情報を所定の物理位置グループから削除することにより、物理位置グループの位置表現情報を適正化することができる。
【００５６】
また、本実施形態に係る位置表現特定装置１０によれば、それぞれの位置表現情報の存在関係を示すオントロジーのような巨大なデータを予め保有せずに、位置表現情報を特定する補完処理が可能になる。
【００５７】
また、本実施形態に係る位置表現特定装置１０によれば、文字の係りや受けや文章の構成を判断することなく、位置表現情報のテキストの出現位置と出現間隔を計数するだけの高速処理により、位置表現情報を特定する補完処理が可能になる。
【００５８】
上記実施形態において、各部の動作は互いに関連しており、互いの関連を考慮しながら、一連の動作として置き換えることができる。これにより、位置表現特定装置の実施形態を、位置表現特定方法の実施形態及びその位置表現特定装置が有する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムの実施形態とすることができる。
【００５９】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００６０】
例えば、以上、国内の住所情報と関連のある位置情報を用いて説明したが、本発明に係る位置表現特定装置は、国内の位置表現だけでなく、海外の位置表現についても適用することができる。
【００６１】
また、本発明に係る位置表現特定装置によれば、住所の部分をテーマパークのアトラクションに対応付け、テーマパーク内の紹介テキスト文書とアトラクションの位置（テーマパーク内の相対位置）とを自動的に結びつけるという仕組みを構築することができる。
【００６２】
さらに、本発明に係る位置表現特定装置によれば、住所の部分を展示会場の展示ブースに対応付け、展示ブースの紹介テキストや、感想メッセージなどと、展示ブースの位置（会場内の相対位置）とを結びつけるという仕組みを構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる位置表現特定装置の機能構成図である。
【図２】同実施形態にかかる位置表現テーブルを示した図である。
【図３】同実施形態にかかる位置表現特定装置に入力されるテキスト文書の一例を示した図である。
【図４】図３のテキスト文書内の位置表現情報の抽出例を示した図である。
【図５】図４のテキスト文書内の位置表現情報に出現文字数を付加した例を示した図である。
【図６】図４の位置表現情報間のテキスト間隔に応じて特定されるテキスト位置グループの一例を示した図である。
【図７】図４の位置表現情報間の物理的位置間隔に応じて特定される物理位置グループの一例を示した図である。
【図８】図７の物理位置グループを適正化した図である。
【図９】同実施形態にかかる位置特定処理を示したフローチャートである。
【図１０】同実施形態にかかる複数の位置表現情報の物理位置の遠近に基づき物理位置グループをまとめる動作を説明するための図である。
【図１１】同実施形態にかかる位置特定処理の処理結果の一例を示した図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０      位置表現特定装置
１０５    位置表現抽出部
１１０    位置情報テーブル
１１０ａ  ＩＤ
１１０ｂ  位置表現情報
１１０ｃ  位置座標
１１０ｄ  重み
１１５    物理位置特定部
１２０    テキスト位置特定部
１２５    主題位置判定部
２００    テキスト文書
３００    代表位置表現情報リスト
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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